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Enregistrement W3125857326 · doi:10.20472/iac.2016.023.080

THE ROLE OF RESGUARDO LAND ACCESS AND LANGUAGES IN THE INCOME DISPARITY AFFECTING COLOMBIAN INDIGENOUS PEOPLE

2016· article· en· W3125857326 sur OpenAlexaff
Rosa Evelia Sánchez García

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Cultures and Socio-Education
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousGeographyComputer scienceSocioeconomicsBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the question 'Do land access through resguardos (reserve lands) and ethno linguistic alienation/integration contribute to the relative income poverty of Colombian Indigenous peoples?' To answer this question this investigation regressed the (log of) income unmet basic needs (IUBN) gap between Indigenous and non-minority people on a set of explanatory variables that included: the mean resguardo land size per family (as an indicator of land access) and the percent of Indigenous populations (at the municipal level) that speak Spanish and those that speak their Native language (as indicators of ethnolinguistic alienation/integration). The research results suggest that, for the Andean region, ethnolinguistic integration (speaking a Native language) was in important factor in decreasing the IUBN gap but, for the Amazonian region, ethnolinguistic acculturation (speaking Spanish) increased the IUBN gap. More resguardo land per family, however, tended to be associated with a larger IUBN gap. Further investigated suggested that this was likely due to the fact that resguardos tend to be large where lands are marginal and/or remote, making them economically unproductive.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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